포스코경영연구원 한장규 리더

사람처럼 대화하는 AI ‘ChatGPT’의 등장

2022년 11월, 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 서비스 ‘ChatGPT’를 출시했습니다. 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 돌파하며, 역사상 가장 빠른 확산 속도를 기록했죠. AI가 시를 쓰고, 코드를 작성하고, 사람처럼 대화하는 모습은 전 세계에 큰 충격을 주었는데요. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지(McKinsey & Company)는 생성형 AI의 연간 경제적 가치를 4조 4,000억 달러로 추정하며, 기업과 투자자들의 기대를 최고조로 끌어올렸습니다.

이 시기에는 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 생성형 AI의 핵심 역량으로 주목받았습니다. AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 효과적으로 설계하는 기술로, 초기에는 ‘AI와 대화하는 법’으로 불렸는데요. 프롬프트 작성 능력이 중요한 경쟁 요소가 되면서 MS-구글 간 검색 시장 주도권 경쟁에도 영향을 미쳤습니다.

미국의 정보 기술 연구 및 자문회사인 가트너(Gartner)는 ‘2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서’를 통해 신기술의 성숙 과정을 5단계로 설명했습니다. 가트너의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에 따르면, 2023년 AI는 ‘기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 진입했습니다. 하지만 곧 ‘환각(Hallucination)’ 문제, 즉 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 현상이 드러나면서 신뢰성에 대한 우려가 커졌죠. 그럼에도 불구하고 이 시기 AI의 기업 도입률은 50%에서 65%로 급등했고, 경영진의 최우선 의제로 자리 잡았습니다.

생성형 AI의 성장통? ‘환멸의 골짜기’로의 진입

2024년은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 ‘멀티모달 AI’가 보편화되었습니다. 한 번의 요청으로 보고서 문장·설명 이미지·프레젠테이션용 음성을 동시에 만들어내는 방식이죠. 또한, 인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 AI(AI 폰, AI PC)도 등장해 시장의 새로운 표준으로 정착했습니다.

더불어 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술도 기업용 AI의 핵심으로 부상했습니다. AI가 답을 만들 때 외부 데이터베이스나 사내 문서를 실시간 검색해 사실과 맥락을 함께 반영하는 방식이죠. 예를 들면 제조업에서 설비 매뉴얼·공정 데이터·안전 규정 등을 AI가 즉시 참조해 현장 작업자가 더 정확한 답을 받을 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 현실은 냉정했습니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업들이 운영한 AI 파일럿 프로젝트의 90%가 전사 확산에 실패한 것으로 나타난 것이죠. AI 기술은 이제 단순한 기술 잠재력을 넘어, 실질적인 성과와 수익을 입증해야 했습니다. 이같은 ‘쇼 미더 머니(Show me the money)’ 담론이 본격화되면서 AI의 투자수익률(Return on Investment) 검증이 필수 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 일부 국가에서는 자국의 언어·문화·규제에 맞춘 ‘소버린 AI’ 개발을 통해 데이터 주권과 기술 자립을 강화하려는 움직임도 나타났습니다.

가트너는 이 시기 생성형 AI가 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 선언했습니다. ‘환멸의 골짜기’란 하이프 사이클의 세 번째 단계로, 기술이 현실과 부딪히며 실망이 확산되는 구간을 말합니다. 모든 유망 기술이 거쳐야 하는 성장통의 시기이며, 이를 잘 통과해야 진정한 성숙 단계에 도달할 수 있다고 보는 것이죠.

에이전트 AI와 피지컬 AI 부상

2025년 AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 ‘에이전트 AI’로 진화했습니다. 맥킨지의 2025년 조사를 기준으로 살펴보면 62%의 기업이 에이전트 AI에 대한 확장(23%)과 실험(39%) 중인 것으로 나타났습니다.

지난해에는 OpenAI의 o1(오원) 시리즈 등 복잡한 문제를 단계적으로 사고하며 해결하는 추론 모델(Reasoning Model)도 상용화되어 연구 개발 분야의 생산성 혁신을 견인했습니다. 기존 GPT 시리즈(GPT-4 등)가 빠른 응답에 초점을 맞췄다면, o1은 복잡한 수학·과학·코딩 문제를 ‘생각하는 시간’을 갖고 단계적으로 추론하여 해결하는 것이 특징입니다.

또한, 화면 속에 머물던 AI가 휴머노이드 로봇 등 하드웨어와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 담론이 부상했습니다. 피지컬 AI는 기존에 소프트웨어 영역에 머물던 인공지능이 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 행동하고 작업을 수행하는 형태를 말합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 CES 2025에서 “피지컬 AI가 50조 달러 규모의 제조 및 물류 산업을 혁신할 것”이라 선언했습니다.

그러나 기업의 AI 도입률이 78%에 달해도, 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)* 영향을 보고한 기업은 39%에 불과하며, AI 성숙 단계임을 자평하는 기업은 1%에 그쳤습니다.  ‘도입-가치’ 격차가 핵심 과제로 가시화되었습니다.
*EBIT(Earnings Before Interest and Taxes) : 이자와 세금을 빼기 전의 이익. 기업의 핵심 사업 성과를 평가하고, 자본 구조나 세금 환경이 다른 회사 간의 순수 운영 능력을 비교하기 위한 개념

2026년 AI, 하드햇을 쓰다

화려함(Flair)에서 기능(Function)으로

2026년 AI 담론의 핵심 기조는 ‘화려함(Flair)에서 기능(Function)’으로 초점을 옮겼습니다. 미국 리서치 기업 포레스터(Forrester)는 2026년을 “AI가 티아라를 벗고 하드햇(Hard Hat, 실용적 가치)을 쓰는 해”로 명명했습니다. 하드햇(Hard Hat)이란, 건설 현장에서 착용하는 안전모를 의미하며, 땀 흘리며 가치를 증명한다는 의미입니다. 즉, 실용적 가치 증명이 AI 투자의 유일한 평가 기준으로 정착할 것으로 내다보고 있습니다. 또한 기업의 25%가 투자수익률(ROI) 미검증을 이유로 AI 투자를 2027년으로 늦출 것으로 예상하고 있습니다. 글로벌 회계 컨설팅 그룹 PwC(Pricewaterhouse Coopers)는 AI 가치 창출의 핵심 요소는 기술 20%, 워크플로 재설계 80%이며, 업무 프로세스 혁신 없이는 AI 투자 효과가 제한적이라고 강조했습니다.

에이전트 오케스트레이션의 본격화

올해는 여러 AI 에이전트를 통합적으로 관리·조율하여 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)이 본격화될 것으로 보입니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 각 에이전트의 역할을 조정하는 것이죠. ICT 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)은 2026년까지 G2000* 기업 직무의 40%가 AI 에이전트와 협업하는 형태로 전환될 것으로 전망하였으며, 가트너는 2028년까지 기업 의사결정의 15%가 에이전트에 의해 자율 수행될 것으로 예측했습니다. 2024년에는 0%였던 것에 비해 매우 높은 비율입니다.
*G2000 : 포브스가 선정하는 전 세계 상위 2,000대 기업(Global 2000). 매출, 이익, 자산, 시가총액을 종합 평가하여 선정

이러한 에이전트 오케스트레이션 역량은 결국 ‘미래의 중간관리자 리더십’과 직결됩니다. 중간관리자는 사람뿐만 아니라 AI 에이전트들 간의 업무 분장과 리소스 점유 갈등을 조율하는 능력이 요구되며, 이는 관리자 역할의 근본적 재정의를 의미합니다.

피지컬 AI와 로봇의 변곡점

글로벌 제조업에서 노동력 부족 문제는 로보틱스 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다. 2026년 전세계 산업용 로봇 누적 설치 대수는 550만 대에 도달할 전망이며 특히 휴머노이드 로봇은 2030년 연간 100만 대 판매, 2040년 누적 4억 대가 판매될 것으로 보입니다.

▲현대자동차그룹이 CES 2026에서 선보인 AI 로보틱스 아틀라스와 스팟(출처 : 현대자동차그룹 공식유튜브)

에이전트 AI와 피지컬 AI가 2026년 화두로 부상하는 가운데, 제조 현장은 오히려 유리한 출발선에 설 수 있을 것으로 보입니다. 철강·소재·이차전지 등 제조 현장에는 이미 수년에서 수십 년간 축적된 설비와 공정 데이터가 풍부하게 존재합니다. 현장 데이터와 물리적 자동화의 결합이 제조업 AI 전략의 핵심 차별화 포인트로 작용할 전망입니다. 따라서 소프트웨어 AI보다 피지컬 AI가 더 빠른 투자수익률(ROI)을 가져다줄 기회가 될 수 있습니다.

AI, 내 동료가 되라! 인간·AI 관계 재정립의 시대

3년간 AI 담론 변화의 핵심은 결국 ‘인간과 AI의 관계 재정립 과정’으로 요약할 수 있습니다. 2023년이 ‘AI에게 질문하는 법’을 배우는 시기였다면, 지금은 ‘AI에게 일을 시키는 법(위임)’을 설계하는 시기입니다. AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’ 또는 ‘부하직원’처럼 다루는 역량이 요구되며, 이는 조직 내 AI 리터러시* 교육의 방향성을 재설정 해야 함을 의미합니다.
*AI 리터러시(AI Literacy) : AI의 작동 원리를 이해하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, AI의 한계와 윤리적 이슈를 인식하는 종합적 역량

글로벌 전망에 따르면, 2026년까지 절반 이상의 기업이 AI 도움 없이 사고력을 측정하는 ‘AI-free’ 역량 평가를 도입할 것으로 예상됩니다. 또, 일부 분석에서는 AI가 초급 직무를 대체하면서 신입 인재의 실무 경험 기회가 줄어드는 ‘경험 격차’ 현상을 지적하며, AI 활용 역량 강화와 대안적 인재 육성 경로의 필요성을 강조하고 있습니다.

결국, 지난 3년의 변화는 AI를 어떻게 활용할지뿐 아니라, AI와 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 시대가 왔음을 보여줍니다. 그리고 그 선택이 앞으로 조직의 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

5극 3특 성장엔진 육성, 지역을 경제 성장의 중심으로

산업부는 올해 지역이 경제성장의 주체이자 산업의 중심축으로 도약할 수 있도록 전방위 지원에 나설 계획입니다. 이를 위해 ‘5극 3특 권역별 성장엔진’ 산업을 선정하고, 권역을 연결하는 메가 권역 첨단산업 육성, 그리고 신도시급 재생에너지(RE)100 산업단지 조성을 추진합니다.

*5극 3특 성장엔진 : 대한민국을 5개의 광역권(극)과 3개의 특화권역(특)으로 나누어, 각 권역별로 성장동력을 집중 육성하는 전략

우선 2월까지 ‘5극 3특 성장엔진’ 산업을 확정한 뒤, 규제 완화, 인재 양성, 재정·금융 지원, 혁신 촉진 등 이른바 ‘성장 5종 세트’를 집중 지원할 예정입니다. 권역별 규제 프리존을 확대해 미래차 도심주행과 같은 규제특례를 제공하고, 9개 지역 거점 국립대를 통해 인재 공급을 강화합니다.

또한 기업의 대규모 지역 투자를 유도하기 위해 ‘한국형 IRA(Inflation Reduction Act)’로 불리는 성장엔진 특별보조금 도입을 검토하고 있습니다. 국민성장펀드 150조 원 중 40% 이상을 집중 투자하며, 2조 원 규모의 전용 R&D 프로그램 신설도 논의 중입니다.

아울러 ‘5극 3특’과 연계해 권역을 넘어서는 메가 권역 첨단산업을 육성합니다. 수도권 반도체 생태계를 광주·구미·부산으로 확장해 ‘남부권 반도체 혁신벨트’를 구축한다는 계획인데요. 광주는 첨단 패키징, 부산은 전력반도체, 구미는 소재·부품 등 각 지역의 강점을 살린 특화 클러스터가 조성됩니다.

제조업의 AI 경쟁력 강화 추진, 산업 혁신으로 기업 성장 지원

산업부는 제조업의 근본적인 경쟁력을 높이기 위해 제조와 AI의 융합(M.AX : Manufacturing AI Transformation)을 적극 추진하고, 이를 통해 차세대 제조 경쟁력 확충에 정책 역량을 집중합니다.

우선 1,000여 개 이상의 산·학·연 단체가 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 중심으로 제조-AI 융합을 본격화합니다. 올해까지 102개를 보급한 AI 팩토리는, 내년 100개를 추가로 구축해 2030년까지 총 500개로 확대할 계획인데요. 대기업과 협력사가 함께 활용할 수 있는 AI 기술을 개발해 현장에 적용하는 ‘대·중·소 협력 AI 선도모델’ 15개를 구축합니다. 또한 13개 AX 실증 산업단지를 조성해 제조 공급망 전반과 전국으로 AI 제조혁신을 확산시킬 계획입니다.

이어 ‘국내 마더팩토리 구축과 해외 양산’ 전략을 바탕으로 첨단산업 생태계를 육성하고, 제2·제3의 반도체가 될 신산업을 적극 발굴할 예정인데요. 반도체 분야에서는 ‘국내 첨단공장+해외 양산기지’ 전략을 통해 자동차, 가전, 로봇 등 수요산업과 연계한 AI 반도체(NPU)를 개발하고, 국가 1호 상생파운드리를 구축해 국내 팹리스 규모를 10배로 확대합니다. 또 글로벌 최대 반도체 IP 설계 기업인 영국 Arm사와 공동으로 ‘Arm 스쿨’을 운영해 2030년까지 1,400명의 반도체 설계 인력을 양성합니다.

전고체 배터리 등 차세대 배터리 기술 개발 지원…. 철강•조선업 상생 방안도 마련

정부는 첨단산업 전반의 경쟁력을 높이고 미래 성장동력을 확보하기 위해 분야별 맞춤형 전략을 추진할 계획인데요. 이차전지 분야는 ‘국내 소부장 생태계 확보+해외 양산’ 전략으로 전고체 등 차세대 배터리 기술개발에 1,800억 원 규모의 R&D를 지원합니다. 또한 ESS(에너지저장장치) 중앙계약시장 입찰 시 산업 생태계 기여도를 평가하고, 방산·로봇 등 신산업에서 새로운 수요를 창출합니다.

자동차 분야는 ‘국내 400만대+@ 첨단 생산능력 유지, 해외 생산거점’ 전략에 따라 AI 자율주행 알고리즘, 차량용 반도체, 소프트웨어 중심차량(SDV) 등 미래차 3대 핵심기술 개발에 내년 743억 원을 투자합니다. 또 내년 중 급속 4,450기를 포함해 전기차 충전기 7만 1000기를 보급하고, 전기차 전환지원금을 최대 100만 원까지 지원합니다.

조선 분야는 ‘MASGA* 구체화+국내 기술경쟁력 확보 및 상생 강화’ 전략으로 LNG 화물창(KC-2) 실증 계획을 내년 상반기에 마련하고, 암모니아 등 차세대 동력체계 핵심 기술을 확보할 계획인데요. 조선 협력업체 특화 수출공급망 보증을 신설하고, 철강-조선과 조선-해운 상생 협의회를 각각 내년 1분기에 발족해 업종 간 상생방안을 마련할 예정입니다.

*MASGA(Make American Shipbuilding Great Again, 마스가) : 미국 조선업을 다시 위대하게 만들자 라는 뜻으로 한국 정부가 미국 조선업 재건을 돕기 위해 제안한 대규모 협력 프로젝트

바이오 분야는 AI 제도 혁신을 위한 공공 바이오 파운드리를 2029년까지 구축하고, 바이오 의약품 핵심 소부장 품목 국산화 기술개발에 내년부터 2030년까지 1,600억 원을 투자합니다.

방위산업 분야는 내년 하반기에 첨단산업 특화단지를 신규 지정하고, 최대 12척 규모의 캐나다 잠수함 사업 수주를 지원합니다. 또한 방위사업청 사업과 연계해 항공엔진 소재·부품 국산화에 2027년부터 2034년까지 9,000억 원을 투자합니다.

신통상전략으로 글로벌 시장 개척, 핵심광물 공급망 안정화 지원 강화

산업부는 대미 2,000억 달러 규모의 투자펀드를 상업적 합리성을 바탕으로 운영하며, 국내 기업이 참여해 투자 성과가 국내로 환류될 수 있는 프로젝트를 발굴할 계획입니다. 또한 사상 최대 규모의 외국인투자(FDI) 유치를 목표로, 프로젝트형 FDI* 유치 전략도 추진하는데요. 이를 위해 산업생태계 공백을 분석해 핵심 유치 품목을 선정하고, 관련 핵심 외국기업을 대상으로 맞춤형 지원 패키지를 설계합니다.

*FDI(Foreign Direct Investment, 외국인 직접투자) : 해외 기업이나 개인이 다른 나라의 기업·사업에 지분을 취득하거나 공장을 건설하는 등 경영에 직접 참여할 목적으로 투자하는 행위

이어 2년 연속 수출 7,000억 달러 달성을 위해 수출·통상 전략을 전면적으로 전환할 계획입니다. 미국과는 통상 현안을 안정적으로 관리하고, 대미 투자 기업의 애로를 적극 해소하는 한편, 서비스 분야 신시장 개척을 위해 한-중 서비스·투자 FTA 타결을 추진하며, 일본·EU·ASEAN 등과는 공급망, 디지털, 기후, 첨단산업을 중심으로 전략적 파트너십을 강화합니다.

이에 더해 미·중 리스크에 대응하기 위해 CPTPP* 가입을 적극 검토하고, 신흥 동반국들과는 각국 특성에 맞춘 전략적 경제협력으로 수출시장 다변화를 촉진합니다.

*CPTPP(Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership) : 일본, 캐나다, 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 베트남, 말레이시아, 브루나이, 멕시코, 페루, 칠레 등 11개국이 참여하는 다자간 자유무역협정으로, 관세 철폐·감축, 서비스·투자 자유화, 지식재산권 보호, 전자상거래 규범 등을 포함

‘K-산업방파제’ 구축, 글로벌 공급망 리스크 적극 대응

또한 산업부는 정상 순방 후속 성과를 꼼꼼히 챙기기 위해 범정부 TF와 산업부 내 정상 경제성과 점검 TF를 운영하고, 상대국 협력 수요에 맞춘 유연하고 신속한 모듈형 신통상협정을 추진합니다. 한-UAE 협력모델을 기반으로 원전 신시장에 진출하며, K-식품, 방산, 전력기자재 등 다양한 품목의 수출을 마케팅·금융 지원과 함께 확대할 계획입니다.

역대 최대 규모인 275조 원의 무역보험을 공급하고, 해외 무역장벽에 적극 대응하기 위해 ‘한국판 무역장벽(National Trade Estimate) 보고서’를 발간합니다. 경제안보 품목의 국내 생산기반 유지를 위해 생산차액 보조금 예산을 올해 146억 원에서 내년 291억 원으로 대폭 확대합니다.

또한 세계 최초·최고 수준의 소부장 슈퍼 ‘을’ 기업을 육성하고, 핵심광물 공급망 안정화를 위한 공적 지원을 강화합니다. 더불어 미국(AI칩)·중국(희토류) 등과의 수출 통제 협력을 확대하며, 덤핑 피해에 대한 신속한 구제 등으로 불공정 무역에도 엄정히 대응할 방침입니다.

이번 2026년 산업 정책 방향은 반도체, 이차전지, 자동차, 조선, 바이오 등 다양한 첨단산업과 소재·에너지 분야 전반에 걸쳐 새로운 기회를 제시하고 있습니다. 이러한 변화는 국내 제조업과 소재 산업 전반에 활력을 불어넣을 전망인데요. 포스코그룹이 추진하는 주요 사업 분야에서도 의미 있는 성장 가능성을 모색할 수 있는 계기가 될 것으로 기대됩니다.

본 글은 대한민국 정책브리핑 정책뉴스 ‘산업부, 내년 초 ‘5극 3특’ 성장엔진 산업 선정…AI 팩토리 500곳으로 확대’를 토대로 작성하였으며, 공공누리 제1유형(출처표시) 조건에 따라 이용하였습니다.

포스코그룹은 청년들이 4차 산업혁명과 글로벌 시장을 이끌 핵심 인재로 성장할 수 있도록, AI·빅데이터, 무역, 이차전지, IT 등 미래 성장 산업 분야에서 맞춤형 교육·훈련 프로그램을 운영하고 있습니다.

특히 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실무 중심 교육을 제공해, 단순한 취업 지원을 넘어 미래 산업을 선도할 전문 인력 양성에 힘쓰고 있는데요. 민·관 협력과 산학연계를 통해 이론과 실무를 결합한 교육을 마련하고, 교육비·장학금 전액 지원, 무상 숙식, 인턴 연계 등 실질적인 지원을 아끼지 않고 있습니다. 이러한 체계적인 지원 덕분에 수료생 다수가 국내외 유수 기업과 연구기관에 취업하는 성과는 물론, 일부는 포스코그룹의 다양한 사업 분야에서 기술 개발과 혁신 프로젝트를 이끌고 있습니다.

포스코그룹은 앞으로도 변화하는 산업 환경에 맞춰 교육 과정과 지원 범위를 확대하고, 청년들이 글로벌 무대에서 활약할 수 있는 발판을 제공함으로써 ‘기업과 사회가 함께 성장하는 선순환 구조’를 만들어갈 계획인데요. 지금부터 미래 성장 산업 분야의 인재 양성을 위한 포스코그룹의 다양한 청년 취업 지원 프로그램을 살펴보겠습니다!

▲ 포스코인재창조원 ‘AI·BigData 아카데미’에 참여한 청년들이 과제 발표 후 기념촬영을 하고 있다.

포스코인재창조원이 2019년부터 운영 중인 ‘청년 AI·BigData 아카데미’는 청년 구직자들에게 AI·빅데이터 활용 역량과 실무 경험을 쌓을 기회를 제공하고 있습니다. 아카데미에서는 포스코인재창조원과 포스텍 교수진 지도 아래 3개월 동안 이론 학습부터 현장 체험형 실습을 진행하는데요. 교육생 전원은 교육장비 및 연구수당, 무상 숙식의 혜택까지 받을 수 있습니다. 또한 1년간의 온라인 강의 수강권으로 수료 후에도 지속적인 역량 강화를 이어갈 수 있도록 지원하고 있어요. 청년 AI·BigData 아카데미’에는 2024년까지 1,400여 명이 참여했고, 이 중 800여 명이 취업에 성공했습니다.

▲ 취업 아카데미에 참가한 교육생들이 기업 실무 프로젝트 과제를 수행하고 있다.

또한, 포스코인재창조원은 4주간의 취업 집중 교육 과정인 ‘취업 아카데미’를 통해 청년들의 취업 경쟁력 향상도 적극적으로 돕고 있습니다. 2019년 시작 이후 2024년까지 4000명 이상이 수료했으며, 이 중 60% 이상이 취업에 성공하는 성과를 거두었는데요. 2025년부터는 기존 취업아카데미를 ‘청년 AI·BigData 아카데미’에 통합해 운영하며 단순한 취업 역량 강화에서 나아가, AI·빅데이터 기반의 실무형 인재 양성에 중점을 두고 있습니다.

▲ 포스코인터내셔널 무역 인재 양성 프로그램 교육생들이 송도사옥에서 현장교육을 수료했다.

포스코인터내셔널은 한국무역협회와 협력해 취업 준비생을 대상으로 무역실무 교육과 현직자 멘토링을 제공하는 ‘무역 인재 양성 프로그램’을 운영하고 있습니다. 해외 마케팅 경진대회와 수출 시뮬레이션 과정을 통해 글로벌 무역 전문가를 양성하고 있는데요. 우수 교육생은 2박 3일 동안 포스코인터내셔널 송도 사옥을 방문해 ‘수출영업 롤플레잉’, ‘취업 토크콘서트’, ‘현업 무역업무 체험’ 등의 교육과정을 통해 무역과 해외영업 프로세스를 이해하고 실무를 익히는 시간을 가질 수 있습니다. 포스코인터내셔널은 2022년부터 프로그램을 운영해 현재까지 총 188명의 청년 무역 전문가를 배출했습니다.

▲ 포스코이앤씨 ‘스마트컨스트럭션 아카데미’에 참여한 대학생들이 4족보행 로봇 훈련을 체험하고 있다.

포스코이앤씨는 청년 건설인 육성과 건설공학 교육의 혁신적 발전을 도모하기 위해 2022년부터 ‘스마트컨스트럭션 아카데미’를 운영하고 있습니다. 지난 6월 열린 아카데미에는 서울대, 성균관대, 인하대, 한양대 등 국내 주요 대학의 건축·토목공학 전공 3·4학년 재학생이 참여했는데요. BIM 기반 스마트 건설 기술과 플랫폼 활용 사례는 물론 AI·로봇 등 첨단 기술 시연 등 건설 전 과정을 아우르는 실무 중심의 체험형 프로그램이 진행돼 학생들의 큰 호응을 얻었답니다. 스마트컨스트럭션 아카데미 우수 수료자는 포스코이앤씨 신입사원 공개채용 시 가산점이 부여되는 혜택도 받을 수 있는데요. 현재까지 총 5개 대학에서 298명의 대학생이 아카데미에 참여했습니다.

▲ 포스코이앤씨 스마트컨스트럭션 대학생 아카데미에 참여한 대학생들이 교육을 마치고 기념 촬영을 하고 있다.

한편, 포스코이앤씨는 2017년부터 건설 전문직 직원들이 참여하는 ‘멘토링 봉사단’을 출범해, 매년 100명 이상의 건설 전공 대학생을 대상으로 진로·직무·경력 멘토링도 진행하고 있습니다. 기술·안전·환경·설계 등 다양한 직군의 포스코이앤씨 현직 멘토들이 대학생 멘티를 대상으로 실무 경험과 직무 노하우를 직접 전수하며, 진학 및 취업 지원을 넘어 건설 현장의 실제 고민과 커리어 패스에 대한 현실적 조언을 제공하고 있는데요. 이 프로그램은 중부지방고용노동청과 한국여성과학기술인육성재단의 협력 아래 민·관이 함께하는 청년 사회문제 해결형 사회공헌 프로그램으로 발전했답니다.

▲ 포스코이앤씨 멘토링 봉사단이 건설 전공 대학생들을 대상으로 전공 분야 그룹 멘토링 활동을 진행하고 있다.

▲ 포스코퓨처엠 직원이 울트라 하이니켈 양극재 결정구조(SEM)를 모니터로 확인하고 있다.

포스코퓨처엠은 미래 성장 산업인 배터리소재 분야의 전문 인력 양성을 지원하고 있습니다. 고려대, GIST, 포스텍, 연세대, 성균관대, UNIST 등 우수 대학과 협력해 ‘e-Battery Track’ 과정을 운영하며, 등록금과 장학금을 전액 지원하고 졸업 후 연구개발 및 기술 직군으로의 채용을 연계하고 있는데요. 2023년에 4개 대학에서 시작해 현재 총 9개 대학으로 확대 운영 중이며, 소정의 과정을 통과한 우수 인재들은 포스코퓨처엠에 입사해 양·음극재 소재 개발 업무에 투입되고 있습니다.

‘e Battery Track’ 과정은 산학협력을 통한 맞춤형 인재 양성의 성공 모델로 평가받고 있어요. 기업은 실제 산업 수요에 맞는 교육과정으로 필요한 인재를 배출하고, 대학은 산업계와 협력을 통해 연구 및 교육 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 또한 학생들은 현장 중심의 실무 역량을 갖추어 졸업 후 즉시 산업 현장에 투입될 수 있는 취업 경쟁력과 전문성을 확보하게 됩니다.

▲ 포스코DX ‘청년 IT전문가 아카데미’에 참여한 교육생이 프로젝트 발표회에서 발표를 하고 있다.

포스코DX는 디지털 전환 시대에 맞는 IT 전문가 양성에 주력하고 있습니다. 2021년부터 운영 중인 ‘청년 IT전문가 아카데미’는 6개월 과정으로 Java, Database 개발, MSA, AI 등 이론 교육과 포스코DX 실무형 과제 수행을 병행하는 프로그램인데요. 2024년까지 총 152명의 수료생을 배출했으며, 수료생 전원이 포스코DX에 입사해 높은 업무 적응도를 보이고 있습니다.

또한 포스코DX는 엔지니어링 기술을 교육하는 2개월 인턴과정인 ‘스마트 스쿨’도 2021년부터 운영하고 있는데요. 스마트팩토리, 자동화 시스템, IoT, AI 기반 설비 운영 등 디지털 전환 시대에 필요한 엔지니어링 역량을 집중적으로 학습하며, 현업 부서와 연계한 실무 과제 수행 교육을 진행하고 있습니다. 2024년까지 총 85명의 수료생을 채용하며 맞춤형 인재 육성의 성과를 보여주고 있습니다.

포스코그룹은 단순한 취업 지원을 넘어, 산업별 전문성을 갖춘 인력을 체계적으로 양성하기 위해 노력하고 있어요. 앞으로도 변화하는 산업 환경에 맞춰 교육과 지원을 확대하며, 기업과 사회가 함께 성장하는 지속가능한 인재 생태계를 만들어 갈 예정이에요. 다음 편에서는 포스코그룹이 청년 창업과 벤처 생태계 활성화를 위해 운영 중인 제도와 성과에 대해 소개해드릴게요!

성아연 사원안녕하세요. 저는 2021년 8월, 컴퓨터 직군으로 입사해 현재 제강부에서 AI 모델 개발과 시스템 유지보수를 담당하고 있습니다. 제철소 현장에서 쓰이는 AI 시스템들이 잘 작동하는지 매일 점검하고, 필요할 때는 직접 수정하거나 개선하는 역할이죠. 현장이 조금이라도 더 편리하고 스마트해질 수 있도록 새로운 AI 모델을 개발해 나가기 위한 노력도 꾸준히 하고 있습니다.

박희용 대리안녕하세요. 저는 2012년에 입사해 올해로 광양제철소 제강부에서 13년째 근무 중인 박희용 대리입니다. 현재는 제강기술개발섹션에서 제강부의 AI 모델과 *P/C, **MES 같은 제강 시스템을 개발·관리하며 공정 자동화를 추진하고 있습니다.

*P/C (Process Control) : 제철소 설비를 실시간으로 제어하고 관리하는 공정 제어 시스템.
**MES (Manufacturing Execution System) : 제철소의 제조 현황을 모니터링하고 데이터를 통합해 효율적인 생산을 지원하는 생산관리시스템.

성아연 사원제철소의 제강 공정은 고로에서 나온 쇳물(용선) 속 불순물을 제거하고 성분을 조정해, 원하는 품질의 강철로 만들어내는 과정이에요. 저희 제강기술개발섹션은 이 제강 공정이 더 효율적으로, 그리고 안정적으로 운영될 수 있도록 AI를 결합한 자동화 기술을 개발하고, 시스템을 개선하는 일을 맡고 있습니다. 최소의 원가로 최고의 품질을 낼 수 있도록 새로운 기술을 개발하고, 기존 기술을 한 단계 발전시키는 것도 저희 몫이죠. 포스코그룹이 경쟁력 있는 철강 제품을 효율적으로 생산할 수 있도록 든든히 뒷받침하는 중요한 부서라고 할 수 있어요.

박희용 대리어릴 때부터 포스코는 제게 대한민국 산업을 이끄는 상징적인 기업이었어요. 자연스럽게 ‘언젠가 제철소에서 기술을 발전시키는 일을 해보고 싶다’는 꿈을 갖게 됐죠. 그 꿈을 이루기 위해 포스코에 입사했는데, 현장에 와보니 제철소의 규모와 기술력, 그리고 선배님들의 열정에 깊은 감명을 받았습니다. ‘아 정말 오길 잘했다’는 생각이 들었어요. 지금은 제가 직접 시스템을 설계하고 코드를 짜서 문제를 해결해 나가는 과정에서 큰 보람을 느끼며 일하고 있습니다.

성아연 사원저는 원래 수학 교사가 꿈이었어요. 그러다 대학에서 코딩을 접하면서 수학적 논리를 활용한 AI와 빅데이터 분석에 매력을 느꼈죠. ‘AI를 어떤 분야에 적용하면 좋을까?’ 고민하다 보니, 방대한 데이터를 ‘날 것’ 그대로 다룰 수 있는 제조업에서 일해보고 싶다는 생각이 들었어요. 그중에서도 포스코는 데이터 인프라가 잘 갖춰져 있고, AI를 실제 현장에 적용할 수 있는 대표적인 기업이라 자연스럽게 목표가 됐습니다. 운 좋게 합격해 지금은 제가 개발한 모델이 실제 제철소 현장에서 사용되고, 안전이나 생산성 향상에 도움이 될 때 보람을 느끼고 있어요.

박희용 대리‘Smart Fool Proof’는 현장에 AI 기술을 적용해 오류 없이 안전한 조업이 가능하게 만든 시스템을 말합니다. 이 시스템 개발은 현장에서 자주 발생하던 ‘Near Miss(사고로 이어질 뻔한 상황)’를 줄이자는 데서 시작됐어요. 제강공장은 작업 환경이 복잡하고, 변수도 많아서 작업자가 조작실에서 직접 CCTV를 모니터링하며 설비를 제어해야 하는데, 동시에 처리해야 할 일이 많다 보니 위험 상황을 놓치는 경우가 종종 있었죠. 이에 저희는 ‘AI를 활용해 작업자의 부담을 줄이고, 보다 안전한 조업 환경을 만들어보자’라는 아이디어로 시스템 개발에 나섰습니다.

CCTV 영상과 AI 모델을 결합한 이 시스템은 현장의 사람, 크레인, 대차 등의 움직임을 실시간으로 감지합니다. AI가 미리 설정된 위험 조건에 부합한다고 판단하면, 즉시 제강 P/C와 *PLC로 신호를 보내 경고 알림을 띄우거나 이동기기를 비상 정지하는 방식으로 작동하죠. 이 시스템이 현장에 적용된 뒤에는 위험 상황을 놓치는 경우가 크게 줄었고, 특히 이동기기와 사람 간 충돌 사고가 ‘0건’으로 감소했습니다.
*PLC(Programmable Logic Controller) : 공장 자동화 설비, 기계 장비 등을 자동으로 제어하기 위한 전자 제어 장치.

▲Smart Fool Proof 시스템 적용 현장. 왼쪽은 차단기 개방 상태, 오른쪽은 크레인 이동 감지 시 AI가 신호를 보내 차단기가 작동된 상태.

▲통행로에 설치된 CCTV가 사람을 실시간으로 감지하고 있는 모습.

박희용 대리광양제철소에서 포스코 현업이 자력으로 영상 과제를 추진한 사례는 저희가 처음이었기에, 솔직히 모든 순간이 어려웠어요. AI 서버 환경 설정부터 CCTV를 서버로 호출하는 작업, PLC, P/C 시스템과의 통신 등 무엇 하나 쉽게 해결되는 일이 없었죠. 그런데도 함께 해결해 나가는 힘을 믿고, 아연 사원과 함께 유관 부서 담당자에게 문의하며 개발 프로세스를 하나씩 정립해 나갔습니다. 또, 제가 약 10년간 담당해 온 제강 시스템 관리 경험이 많은 도움이 된 것 같아요.

성아연 사원저는 설계 과정에서 특히 AI 감지 결과를 PLC, P/C로 보내 설비가 실제로 반응하게 만드는 과정이 어려웠어요. 이 과정에서 여러 부서와 협업하고, 관련 자료를 찾아가며 하나씩 해결했습니다. 모델 정확도를 높이는 과정에서 한계에 부딪혔을 때는, 사내 Smart Help Center 전문가에게 자문을 구하며 개선 방향을 찾았죠. 무엇보다 이 어려움을 함께 고민하고 헤쳐 나갈 수 있는 든든한 희용 선배님이 계셨기에, 잘 극복하고 한 단계 성장할 수 있었던 것 같아요.

박희용 대리Smart Fool Proof 외에도 온도와 품질 관련 AI 모델을 개발했습니다. 전로 공정에서 투입된 합금철 실적을 기반으로 출강 성분을 예측하는 ‘출강 성분 예측 AI 모델’, 2차 정련(RH/LF) 처리 중 실시간 온도를 예측하는 ‘실시간 예측 모델’, 용강의 탕면 높이를 영상으로 학습하여 용강량을 예측하는 ‘용강량 예측 모델’이 있습니다.

성아연 사원모델이 왜 이렇게 나왔는지, 데이터가 왜 튀었는지, 현장에선 어떤 변수가 있었는지… 다양한 원인을 끝까지 파고드는 호기심이 있어야 좋은 결과를 만들 수 있는 것 같아요. 현장 시스템 담당자분들과의 소통 능력도 필수! AI 모델은 기술만으로 완성되는 것이 아니라, 사람과의 협업 속에서 완성되니까요.

박희용 대리AI 모델은 작은 변수 하나에도 성능이 크게 달라지기 때문에, 끝까지 원인을 파고드는 끈기가 필요해요. 또 AI는 계속 발전하기 때문에 현재에 안주하지 않고 끊임없이 배우는 자세도 중요합니다.

성아연 사원저는 유튜브나 인스타그램의 AI 관련 채널을 꾸준히 보고, 국내 AI 콘퍼런스나 세미나도 챙겨보며 최신 기술 동향을 빠르게 접합니다. 다른 분야의 사례를 보면서 아이디어를 얻기도 하고요. 그리고 무엇보다 제 주변에 이미 가까이 있잖아요~ 함께 근무하는 AI 담당자분들과 주기적으로 소통하거나, Smart Center 전문가에게 자문을 구하는 것이 가장 큰 도움이 돼요. 어려운 일이 생기면 DX전략실 동료들과 함께 문제를 분석하거나, 선배님께 직접 상황을 보여 달라고 부탁하며 원인을 찾기도 한답니다.

박희용 대리저도 유튜브(노마드코더, 조코딩 등)를 자주 참고하고, 프로젝트 시작 시 관련 AI 기술을 자주 검색하고 있어요. 또 스마트 헬프 센터나 AI 스터디그룹 동료들과 의견을 나누며, 실무에서 바로 적용할 수 있는 인사이트를 얻고 있죠. 얼마 전, ‘합금철 혼입 방지 시스템’을 개발할 때 학습 과정에서 고민이 많았는데, 동료로부터 포스코DX에 AI 전문가 김수상 리더님이 계시다는 이야기를 듣고 직접 연락해 조언을 구했죠. 덕분에 문제를 해결할 수 있었습니다. 일면식도 없는데 흔쾌히 조언해 주신 리더님께 정말 감사드려요!

박희용 대리저는 출퇴근 시간 약 40분을 활용해 하루 업무를 복기하는 습관이 있어요. 이 과정에서 개선 아이디어를 도출하고, 부족한 부분을 발견하죠. 저는 이렇게 아이디어를 발전시키는 과정에서 성과를 내는 게 재미있지만, 현장 분들은 아니잖아요. 그런데 현장에서 “이 공정에서 이런 AI가 적용되면 좋겠다”라는 아이디어를 주실 때가 있는데, 그럴 때 가장 큰 보람을 느낍니다. 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 현장에서 관심과 활용이 없으면 의미가 퇴색되니까요. 실제 현장에서 변화와 성과를 체감할 때, 가장 뿌듯합니다.

성아연 사원저는 모델 오류가 생기면 바로 수정하기보다, 먼저 상황과 맥락을 충분히 파악하려고 해요. 데이터 흐름, 현장 조건, 작업자 피드백을 종합해 원인을 찾는 거죠. 이렇게 하면 단순히 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 근본적인 해결책을 만들 수 있어요. 그리고 이렇게 만든 모델이 현장에서 실제로 사용되고, 안전사고를 막거나 업무 시간을 줄였다는 피드백을 받을 때 큰 보람을 느낍니다. 그럴 때면 “내가 지금 잘하고 있구나” 하는 확신이 들어요.

성아연 사원요즘은 Smart Fool Proof 시스템을 한 단계 더 발전시키는 작업을 하고 있어요. 새로운 통신 체계와 인프라를 구축해서, 더 안정적이고 빠르게 현장에 적용될 수 있도록 제 자리에서 최선을 다하고 있습니다.

박희용 대리2025년 10월 16일, 광양 2제강 1RH공정 원터치(One-Touch) 조업 시연회를 성공적으로 런칭했어요. 이 기술은 작업자가 여러 단계를 거쳐 제어하던 공정을 버튼 한 번으로 완료할 수 있도록 구현한 것이죠. 작업자의 판단과 의사결정 과정을 로직화하여 설비가 자동으로 제어되도록 만들었습니다. 고도화된 기술력이 필요했던 만큼, 광양 제강부를 비롯해 포스코 기술연구원·DX전략실·광양 제강설비부·포스코DX 등 여러 부서가 협업해 만든 결과물인데요. 저도 팀의 일원으로 참여해 시연회를 성공시켰다는 점에서 뿌듯함을 느껴요.

성아연 사원제철소 전체를 실시간으로 모니터링하고, 위험이나 이상 상황을 자동으로 예측·대응하는 ‘통합 AI 안전 플랫폼’을 꼭 만들어보고 싶어요. 말 그대로 현장의 안전을 24시간 지켜주는 든든한 시스템이죠. 예측 결과를 바탕으로 위험을 사전에 방지하고, 설비를 제어하며 자동으로 정비까지 연계된다면, 생산성·품질·안전·원가를 동시에 향상할 수 있을 것으로 기대합니다.

박희용 대리저는 AI 기반 ‘물류 자동화 시스템’을 구축하고 싶습니다. 현재 사용 중인 제강 시각관리 시스템은 직접 설계했지만, 아직 자동화 수준이 충분하지 않고 고도화가 필요한 부분이 많은데요. AI 기술을 접목해 자동 물류 시스템을 구축하면, 생산성 향상에 큰 도움이 될 거라 생각합니다.

박희용 대리우선 동료들의 AI 역량을 높이는 ‘AI 도우미’ 역할을 하고 싶어요. 저는 AI 비전공자로 이 일을 시작했는데요. 다양한 프로젝트를 경험하며 수많은 시행착오를 겪었죠. 그 경험을 바탕으로 비전공자도 문제를 해결하고 성과를 낼 수 있다는 사례를 많은 이들에게 전파하고 싶습니다. 가장 큰 목표는 Smart Fool Proof를 포함한 제철소 자동화에 기여하는 거예요. 생산성과 안전을 동시에 책임지는 자동화 시스템은 제철소 혁신의 핵심이 될 것이며, 저는 이를 구현하는 팀원으로서 미래 혁신에 앞장서고 싶습니다!

성아연 사원단기적으로는 현재 개발 중인 모델들의 성능을 최대한 끌어올리고, 더 빠르게 자동으로 현장에 확산 적용될 수 있도록 기술을 개발하는 게 목표입니다. 장기적인 목표는 제철소의 반복적이고 위험한 업무를 모두 자동화해 안전하고 효율적인 스마트 제철소를 만드는 데 기여하는 거고요. 또, AI 기술에 관심 있는 동료들에게 길잡이 역할도 하고 싶습니다. 제가 쌓은 경험과 노하우를 공유해, 더 많은 동료들이 AI 기술을 이해하고 활용하도록 돕는 것이 제가 그리는 꿈입니다.